何謂檢索增強生成（RAG）？
檢索增強生成（RAG）是自然語言處理（NLP）領域的一項先進技術，它融合了基於檢索模型與基於生成模型的優勢，以產生更精準且符合上下文的回應。這種混合方法能提升語言學習模型（LLM）AI 的效能，尤其在需要詳細具體資訊的任務中表現突出，例如問答系統、摘要生成及對話代理程式。
基於檢索的模型擅長從預先定義的資料集或知識庫中擷取相關資訊。相對地，基於生成模型的系統則精於產出連貫且符合語境的文本。透過整合這兩種方法，RAG（檢索增強生成）既能運用檢索系統中蘊含的龐大知識，又能發揮生成模型的創造性語言能力。這種結合使RAG生成的回應不僅語境相關，更能融入從更廣泛語料庫中提取的精確資訊。
檢索增強生成技術的應用
RAG 在各領域擁有廣泛的應用範圍：
- 客戶支援：由RAG技術驅動的聊天機器人能從知識庫中檢索相關資訊，並生成個人化回覆，為客戶查詢提供精準且具備情境感知能力的回應。
- 醫療保健：在醫療領域中，RAG系統可透過檢索相關醫學文獻並生成詳細解釋或建議，協助診斷病症。
- 教育：教育平台可運用RAG技術，透過調用龐大的教育資源庫，針對學生提問生成全面解答，並根據個人學習需求量身定制回應內容。
- 內容創作：作家與內容創作者可運用RAG技術，藉由調用龐大的數據集並生成連貫敘事，來產出資訊豐富且符合語境的內容。
檢索增強生成法的優勢
RAG 提供多項顯著優勢，能強化自然語言處理系統的能力。其中首要優勢在於提升準確性：透過結合檢索與生成技術，RAG 系統能提供更精準的回應——其檢索組件確保生成文本所採用的資訊既精確又相關。
另一項關鍵優勢在於情境相關性，因為RAG模型會考量查詢的上下文，在生成最終輸出前檢索符合情境的資訊，從而產生符合語境的回應。此外，檢索功能的整合使RAG模型能夠調用龐大的知識庫，使其生成的回應能富含詳細且具體的資訊。
請注意，RAG系統具備高度適應性，可針對不同領域進行微調，使其適用於多元應用場景，例如客戶支援、醫療保健及教育領域。此外，透過檢索機制運用既有資訊，RAG模型相較於僅依賴生成機制的模型，能更有效率地生成回應內容。
檢索增強生成技術的技術層面
檢索增強生成技術的實現涉及若干關鍵技術組件與流程：
- 雙模型架構：RAG採用雙模型架構，包含檢索器與生成器。檢索器負責從大型語料庫中識別並擷取相關文件或段落，而生成器則整合這些資訊，產出連貫且符合上下文的回應。
- 訓練流程：檢索器與生成器模型通常分開訓練。檢索器透過大型資料集學習識別相關資訊，而生成器則訓練產出自然語言回應。
- 整合：訓練完成後，檢索器與生成器將整合為單一系統。在推論階段，檢索器會先根據輸入查詢擷取相關資訊，再將檢索結果傳遞至生成器以產出最終回應。
- 微調：RAG系統可針對特定資料集進行微調，以提升其在特定領域的表現。此微調過程涉及調整檢索器與生成器的參數，使其更能處理領域專屬的查詢。
- 可擴展性：RAG模型專為可擴展性而設計。其檢索組件能處理大型語料庫，使得在海量數據環境中部署RAG系統成為可能。
檢索增強生成技術的挑戰與考量
儘管具備諸多優勢，RAG 仍面臨若干挑戰與考量因素，必須妥善處理才能發揮最大效能。例如，整合檢索器與生成器模型便是重大挑戰之一。確保這兩大組件間的無縫互動，對系統整體表現至關重要。任何整合效率不彰或失配的情況，都可能導致結果未達最佳狀態。
另一個需要重點關注的關鍵考量是檢索所用資料集的品質與範圍。檢索器的效能在很大程度上取決於資料集的完整性與相關性。若資料集內容有限或包含過時資訊，所產生的回應品質可能受到影響。此外，維護與更新此資料集是一項持續性工作，需要投入大量資源。
RAG系統的運算複雜度是另一項挑戰。這些系統需要龐大的運算能力與記憶體資源，尤其在訓練階段更是如此。對於資源有限或內部處理能力不足的組織而言，這可能構成障礙。因此，在確保高效能的同時管理運算資源，成為關鍵考量因素。
此外，檢索與生成內容中潛在的偏見問題至關重要。訓練資料中的偏見可能透過RAG系統傳播，導致產生帶有偏見或不恰當的回應。必須在檢索與生成階段實施強健的措施，以偵測並減輕偏見影響。
隱私與安全同樣是重要考量因素，尤其在醫療保健或金融等敏感領域部署RAG系統時。確保檢索資訊獲得安全處理並保護用戶數據至關重要，這需要實施嚴格的存取控制與資料加密協議。
最後，RAG 模型的可解釋性構成了一項挑戰。理解系統如何檢索並生成特定回應可能相當複雜，這使得診斷錯誤或偏見變得困難。開發用於解釋和闡明 RAG 系統決策的方法，仍是當前持續研究的領域。
關於RAG的常見問題
- 何謂程式碼檢索增強生成？
程式碼檢索增強生成技術，透過檢索器獲取相關程式碼片段與文件，再由生成器產出連貫且符合上下文的程式碼或說明。此技術能協助開發者更快速、精準地尋找並實作功能。 - 如何建立 RAG 系統？
建立 RAG 系統涉及為檢索器準備資料集、訓練檢索器與生成器模型、整合兩者，以及針對特定領域資料進行微調。持續更新資料集對於維持系統效能至關重要。 - 在客戶支援中使用RAG有哪些優勢？
RAG能提升客戶支援的回應準確度與情境相關性，進而提高客戶滿意度、減少人工介入需求，並縮短問題解決時間。 - RAG 如何提升內容創作？
通常，RAG 透過結合檢索與生成模型來提升內容創作能力，既能存取海量資訊，又能高效產出知識豐富且連貫一致的內容。 - RAG 如何處理偏見？
RAG 系統需要在檢索與生成階段採取強效措施來偵測並減輕偏見。這包括使用多元且平衡的資料集，並實施演算法以減少模型輸出中的偏見，此外還需運用其他技術手段。